p Um novo método de imagem por espectrometria de massa computacional permite que os pesquisadores alcancem alta resolução de massa e alta resolução espacial para amostras biológicas, fornecendo conjuntos de dados exponencialmente mais rápidos. p Pesquisadores do Beckman Institute for Advanced Science and Technology desenvolveram uma abordagem de imagem por espectrometria de massa subespacial que acelera a velocidade de aquisição de dados - sem sacrificar a qualidade - projetando uma estratégia de reconstrução baseada em modelo.

p A tecnica, que foi desenvolvido usando modelos animais, pode ter implicações importantes para muitas aplicações, incluindo química analítica e estudos clínicos, com resultados disponíveis em uma fração do tempo. Ele também pode detectar uma ampla gama de biomoléculas - desde pequenas moléculas, como neurotransmissores e aminoácidos, até moléculas maiores, como lipídios ou peptídeos.

p O artigo "Accelerating Fourier Transform-Ion Cyclotron Resonance Mass Spectrometry Imaging using a Subspace Approach" foi publicado no Jornal da Sociedade Americana de Espectrometria de Massa .

p "A ressonância do cíclotron do íon da transformada de Fourier é um instrumento realmente poderoso, fornecendo a maior resolução de massa, "disse Yuxuan Richard Xie, um estudante de graduação em bioengenharia na Universidade de Illinois Urbana-Champaign, quem é o primeiro autor do artigo. "Mas uma desvantagem do FT-ICR é que ele é muito lento. Basicamente, se as pessoas querem alcançar uma certa resolução em massa, eles têm que esperar dias para adquirir conjuntos de dados. Nossa abordagem computacional acelera esse processo de aquisição, potencialmente de um dia para talvez uma a duas horas - basicamente um aumento de dez vezes na velocidade de aquisição de dados. "

p "Nosso método está mudando a maneira como adquirimos os dados, "Disse Xie." Em vez de adquirir espectros de massa por pixel, a técnica reconhece a redundância nos dados de imagem de alta dimensão e usa um modelo de subespaço de baixa dimensão para explorar essa redundância para reconstruir imagens multiespectrais de apenas um subconjunto dos dados. "

p Xie colaborou com Fan Lam, um professor assistente de bioengenharia, e Jonathan V. Sweedler, o James R. Eiszner Family Endowed Chair em Chemistry e o diretor da School of Chemical Sciences, que são co-pesquisadores principais do jornal. Daniel Castro, um estudante de graduação em fisiologia molecular e integrativa, também contribuiu.

p "Há muito tempo que usamos modelos subespaciais em nosso trabalho de imagem espectroscópica de ressonância magnética e ressonância magnética, "Lam disse." É muito bom ver que ele também tem um grande potencial para uma modalidade de imagem bioquímica diferente. "

p "A capacidade de adquirir informações químicas aprimoradas e as localizações dos produtos químicos em uma amostra complexa, como uma seção de um cérebro, torna-se habilitadora para nossa pesquisa neuroquímica, "Sweedler disse.

p O conceito de imagem subespacial foi desenvolvido por Zhi-Pei Liang, um professor de engenharia elétrica e da computação e membro do corpo docente de Beckman em tempo integral, que é um especialista líder mundial em ressonância magnética e MRSI.

p A pesquisa continua enquanto os pesquisadores buscam aplicar a técnica às imagens 3-D. "(A abordagem) poderia ter um impacto muito maior para a comunidade científica para imagens 3-D de áreas maiores, como o cérebro, "Xie disse." Porque se fizermos 50 fatias no FT-ICR, levaria semanas agora, mas (com esta técnica) podemos alcançar uma cobertura decente talvez em alguns dias.

p "Eu acredito que a imagem computacional, especialmente a abordagem baseada em dados, é como uma nova estrela brilhante. Está ficando cada vez mais poderoso, e devemos definitivamente utilizar algumas dessas técnicas para análise química de tecido por meio de imagens de espectrometria de massa. "